package org.usmile.algorithms.leetcode.middle;

import java.util.Arrays;

/**
 * 209. 长度最小的子数组
 *
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 * 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 *
 * 示例 1：
 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
 *
 * 示例 2：
 * 输入：target = 4, nums = [1,4,4]
 * 输出：1
 *
 * 示例 3：
 * 输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
 * 输出：0
 *
 * 提示：
 * 1 <= target <= 109
 * 1 <= nums.length <= 105
 * 1 <= nums[i] <= 105
 *
 * 进阶：
 *
 * 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。
 */
public class _0209 {
}

class _0209_Solution {
    // 前缀和
    // 时间复杂度：O(nlogn)
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int[] prefixSum = new int[nums.length + 1];
        prefixSum[0] = 0;
        for (int i = 1; i <= nums.length; i++) {
            prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + nums[i - 1];
        }

        int minSize = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 1; i < prefixSum.length; i++) {
            int t = target + prefixSum[i - 1];
            int j = firstGETargetElement(prefixSum, t);
            if (j < 0) {
                continue;
            }
            if (j <= nums.length) {
                minSize = Math.min(minSize, j - i + 1);
            }
        }

        return minSize == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minSize;
    }

    // 大于等于某个数的第一个位置
    public int firstGETargetElement(int[] nums, int target) {
        if (nums == null || nums.length == 0) return -1;
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (target <= nums[mid]) {
                if (mid == 0 || nums[mid - 1] < target) {
                    return mid;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }

        return -1;
    }
}

// 滑动窗口
class _0209_Solution1 {
    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int left = 0;
        int right = 0;
        int minSize = Integer.MAX_VALUE;
        int windowSum = 0;
        while (right < nums.length) {
            windowSum += nums[right];
            while (windowSum >= target) {
                minSize = Integer.min(minSize, right - left + 1);
                windowSum -= nums[left];
                left++;
            }
            right++;
        }

        return minSize == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minSize;
    }
}